Disney presiona a sus ingenieros para usar IA en la codificación, pero advierte contra el desperdicio de tokens
Disney no le está huyendo a la inteligencia artificial.
Todo lo contrario, la empresa está aprendiendo a tratar esta tecnología como cualquier otro recurso corporativo — con presupuesto, dashboards y consecuencias reales para quien se equivoca en el camino. No es ningún secreto que las grandes corporaciones están corriendo para integrar IA en sus flujos de trabajo, pero lo que llama la atención aquí es la madurez con la que Disney está conduciendo este proceso. En lugar de simplemente liberar el acceso a las herramientas y cruzar los dedos esperando lo mejor, la empresa está estableciendo criterios claros de uso y, sobre todo, de resultados.
El movimiento más reciente vino desde dentro de la división de tecnología de streaming de la compañía, donde los líderes presionaron a los ingenieros para acelerar el uso de herramientas de IA en la codificación, pero con una advertencia importante incluida en el paquete. Según un reportaje de Business Insider publicado el 13 de junio, Andre Rohe, vicepresidente ejecutivo de ingeniería de producto de Disney, planteó la cuestión durante una reunión el miércoles. El mensaje fue directo: la adopción tiene que ocurrir, pero de forma inteligente, medible y, ante todo, eficiente.
Los empleados presentes describieron el mensaje como compuesto por tres partes bien definidas: aumentar la velocidad de entrega de funcionalidades y código, vigilar el consumo ineficiente de tokens y mantener la calidad y la resiliencia del código intactas. Esta combinación de exigencias es lo que hace que este caso sea tan relevante para quienes siguen el mercado tecnológico.
El problema no es usar IA de más.
El problema es usarla de una forma que no entrega ningún resultado.
Ahí entra el concepto de tokenmaxxing — y es ahí donde el debate se pone interesante 👇
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Qué es el tokenmaxxing y por qué Disney está preocupada por esto
Para entender el problema, hay que entender cómo funcionan los modelos de inteligencia artificial en la práctica. Cada vez que interactúas con una herramienta de IA generativa — ya sea para escribir código, generar texto o resolver un problema — esa interacción tiene un costo medido en tokens. Un token es, simplificando mucho, un fragmento de texto que el modelo procesa. Cuanto más largo es el prompt, más tokens se consumen. Cuanto más compleja es la respuesta, más tokens también. Y los tokens cuestan dinero. Escala eso a una empresa del tamaño de Disney, con cientos de ingenieros usando estas herramientas a diario, y empiezas a entender la magnitud del desafío financiero detrás de todo esto.
El tokenmaxxing es exactamente ese comportamiento de inflar artificialmente el uso de tokens sin ninguna ganancia real de calidad o eficiencia. En la práctica, significa ingenieros quemando tokens simplemente para demostrar actividad — enviando prompts gigantescos, innecesariamente detallados, o ejecutando iteraciones en exceso sin criterio, consumiendo recursos de forma descontrolada. Es como dejar la llave del agua abierta mientras lavas los platos — el agua se va, el resultado es el mismo, pero el desperdicio es enorme. Y en un entorno corporativo donde cada centavo de computación tiene que justificarse, este tipo de comportamiento se convierte en un problema serio de gobernanza.
Para hacerse una idea de la escala, Business Insider ya había reportado anteriormente que un empleado de Disney invocó a Claude aproximadamente 460 mil veces en nueve días hábiles — algo así como 51 mil interacciones por día. Personas familiarizadas con la situación dijeron que ese nivel de uso probablemente provino de agentes autónomos corriendo en segundo plano, y no de alguien escribiendo prompts manualmente todo el día. Es un número impresionante, pero que ilustra perfectamente la trampa: un dashboard puede decir quién está usando tokens, pero no puede decir por sí solo si el código resultante es más limpio, seguro, fácil de mantener o si vale la pena ponerlo en producción.
El liderazgo de la división de streaming de Disney identificó este patrón y decidió actuar antes de que se convirtiera en un hábito arraigado en los equipos. Una persona familiarizada con la estrategia de la empresa dijo a Business Insider que el dashboard interno fue creado para ayudar a los empleados a usar las herramientas de IA de forma eficiente y eficaz — no para recompensar un alto consumo por sí solo. La solución no fue simplemente cortar el acceso a las herramientas o limitar el uso — fue crear una cultura de conciencia sobre cómo se usa la IA, estableciendo métricas e incentivando prácticas más inteligentes de interacción con los modelos.
La IA como sistema operativo de la ingeniería, no como juguete
La verdadera novedad aquí no es que los ingenieros estén usando Claude o Cursor. La verdadera novedad es que una empresa de medios con una de las marcas de consumo más valiosas del planeta está tratando la IA en la codificación como algo que debe gestionarse de la misma forma en que se gestionan los gastos en la nube o la confiabilidad en producción.
Disney ya ofrece a algunos empleados acceso a herramientas de IA que incluyen Claude y Cursor, y mantiene un AI Adoption Dashboard interno que muestra usuarios activos, solicitudes y consumo de tokens. Este panel es la pieza central de un enfoque que trata la inteligencia artificial no como una experiencia emocionante, sino como una disciplina operativa con métricas reales.
Esa distinción importa más de lo que parece. En ingeniería de software, los incentivos mal diseñados no se quedan en el terreno de la teoría por mucho tiempo. Aparecen como pull requests inflados, tests automatizados frágiles generados por IA, lógica duplicada y código que parece productivo en un reporte semanal pero se vuelve caro cuando llega al entorno de producción. Si un equipo descubre que la dirección está monitoreando el consumo de tokens, algunas personas naturalmente van a empujar ese número hacia arriba. Los ingenieros son excelentes optimizando sistemas — y también son excelentes optimizando la métrica equivocada cuando queda demasiado visible.
Estos dashboards permiten que los líderes técnicos vean, por ejemplo, qué tipos de tareas están generando más consumo de tokens, qué equipos están obteniendo resultados más consistentes y dónde el uso de la IA está generando valor real versus dónde solo está añadiendo ruido al proceso. Esa granularidad de información es poderosa porque transforma la conversación de algo subjetivo — ¿la IA se está usando bien? — a algo objetivo y medible. Es exactamente este tipo de enfoque el que diferencia a las empresas que realmente escalan IA de las que se quedan atascadas en proyectos piloto sin salida. 🎯
La nueva batalla del presupuesto de IA ocurre dentro del flujo de trabajo
El mismo debate ya se ha extendido más allá de Disney. Business Insider reportó que Paramount Skydance comunicó a sus equipos de tecnología el miércoles que va a introducir límites mensuales de gasto por usuario en tokens de IA, aunque un ejecutivo describió el tope como alto. La empresa también ha mostrado a sus empleados ejemplos de cómo la IA puede reducir trabajo técnico de horas o días a minutos. Esa es la tensión que toda gran organización de ingeniería está intentando equilibrar ahora: usar más IA donde realmente ahorra tiempo y dejar de pagar por ruido.
Microsoft también fue arrastrada a esta conversación. Business Insider informó que Satya Nadella describió recientemente el tokenmaxxing como algo adictivo. Michele Catasta, jefe de IA en Replit, calificó los rankings de tokens como algo muy distópico en otro reportaje de Business Insider esa misma semana. Jacob Lauritzen, CTO de Legora, dijo que el tokenmaxxing es una forma mala de incentivar el uso de IA, argumentando que las empresas deberían recompensar ganancias de productividad visibles en lugar de consumo bruto. Los nombres son diferentes, pero la queja es la misma: los tokens son un insumo, no un resultado.
Para Disney, los riesgos son aún más afilados porque el software de streaming queda directamente bajo la experiencia del cliente. Un dashboard interno malo puede desperdiciar dinero. Código generado por IA con problemas en un producto de streaming puede perjudicar la reproducción de video, las recomendaciones, los flujos de cuenta, los sistemas de publicidad o la confiabilidad de Disney+, Hulu y tecnologías relacionadas con ESPN. Una empresa de medios puede tolerar experimentación en un entorno controlado. No puede dejar que una carrera por tokens se filtre hacia sistemas que millones de suscriptores usan todos los días.
El impacto real en la eficiencia de los equipos de ingeniería
La presión para adoptar IA en la codificación dentro de Disney no es una iniciativa aislada — forma parte de un movimiento más amplio de la industria tecnológica que busca formas de aumentar la productividad de los equipos de ingeniería sin necesariamente aumentar el número de contrataciones. Herramientas como GitHub Copilot, Cursor y otras soluciones basadas en large language models ya forman parte del día a día de muchos desarrolladores, pero la forma en que cada empresa gestiona ese uso marca toda la diferencia en los resultados.
Lo que hace que este enfoque sea particularmente interesante es el equilibrio que busca entre libertad y responsabilidad. Los ingenieros son incentivados a usar las herramientas de inteligencia artificial con frecuencia y sin miedo — el objetivo es genuinamente acelerar la producción de código y resolver problemas más rápido. Pero al mismo tiempo, se les hace responsables de los resultados, tanto en términos de calidad del código como en términos de consumo de recursos. Ese sentido de responsabilidad individual dentro de un contexto corporativo es lo que transforma el uso de IA de una moda pasajera en un cambio cultural real.
Los equipos que adoptaron prácticas más conscientes en el uso de tokens reportaron ciclos de desarrollo más cortos, menos retrabajo y una percepción general de que la IA efectivamente está ayudando — y no solo creando más ruido en el proceso. Esto es relevante porque uno de los mayores riesgos en la adopción de cualquier nueva tecnología a escala corporativa es el escepticismo que surge cuando los resultados no aparecen lo suficientemente rápido. 🚀
Un momento delicado para la estrategia más amplia de IA de Disney
Todo este movimiento llega en un momento particularmente delicado para la estrategia más amplia de inteligencia artificial de Disney. Business Insider reportó en marzo que la alianza planeada entre Disney y OpenAI se desmoronó después de que OpenAI decidió descontinuar Sora, el producto de video que estaría vinculado a personajes de Disney y contenido de formato corto en Disney+.
Herramientas que usamos a diario
Con la caída de esa asociación externa de gran envergadura, el centro de gravedad de la estrategia de IA de la empresa se desplazó. En lugar de una gran colaboración externa cargando la narrativa, el trabajo se está moviendo hacia adentro de la compañía, donde los ingenieros están siendo solicitados a usar IA todos los días y demostrar que está haciendo que la máquina funcione mejor.
Y probablemente hacia allí es donde la IA empresarial siempre estuvo encaminándose. La fase de los proyectos piloto recompensaba el entusiasmo. La siguiente fase recompensa el criterio. Un gestor que solo pregunta por qué un ingeniero no está usando IA lo suficiente va a generar un tipo de comportamiento. Un gestor que pregunta qué se entregó más rápido, qué se rompió con menos frecuencia y qué retorno trajo el gasto en tokens para el equipo va a generar un comportamiento completamente diferente.
Lo que otras empresas pueden aprender de este movimiento
La experiencia de Disney con el tokenmaxxing y la gobernanza de IA en la codificación tiene lecciones que van mucho más allá del sector del entretenimiento. Cualquier empresa que esté escalando el uso de inteligencia artificial en sus equipos técnicos va, en algún momento, a encontrarse con los mismos desafíos: cómo medir si el uso de la IA está generando valor real, cómo evitar el desperdicio de recursos computacionales y cómo crear una cultura de uso responsable sin frenar la creatividad y la experimentación de los equipos.
La respuesta de Disney — monitoreo vía dashboards, educación sobre uso eficiente de tokens y responsabilización con base en métricas — ofrece un framework práctico que puede adaptarse a diferentes contextos y tamaños de empresa. El punto central es que la adopción de IA exitosa no se trata de simplemente dar acceso a las herramientas. Se trata de crear las condiciones para que esas herramientas se usen de forma que realmente impacte los resultados — ya sea en velocidad de entrega, calidad de código o reducción de costos operativos. Sin ese cuidado, la inversión en IA se convierte fácilmente en un costo sin retorno claro.
La advertencia de Disney contra el tokenmaxxing, por lo tanto, no es un rechazo de las herramientas de IA en la codificación. Es una señal de que la adopción de IA se ha vuelto lo suficientemente normal como para necesitar disciplina. El dashboard ya no es solo un símbolo de ambición. También es un panel de control, y la parte difícil es decidir qué luces en él realmente significan progreso.
Lo que Disney está haciendo, en el fondo, es tratar la inteligencia artificial como una disciplina de ingeniería — con rigor, métricas e iteración continua. Y eso, más que cualquier herramienta específica, es lo que va a determinar quién realmente se beneficia de esta revolución tecnológica en los próximos años. La carrera no es para quien adopta más rápido, sino para quien adopta mejor. 💡
